首页options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',200, ... 'GradientThreshold',1, ... 'InitialLearnRate',0.005, ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',125, ... 'LearnRateDropFactor',0.2, ... 'Verbose',0, ... 'Plots','training-progress'); net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); Xall = wdata_origin(:, 1:end-1)'; Yall = wdata_origin(:, end)'; YPred = predict(net,Xall,'MiniBatchSize',1); rmse = mean((YPred(:)-Yall(:)).^2); figure subplot(2,1,1) plot(data_x(1:length(Yall)), Yall) hold on plot(data_x(1:length(Yall)),YPred,'.-') hold off legend(["Real" "Predict"]) ylabel("Data")

options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs',200, ... 'GradientThreshold',1, ... 'InitialLearnRate',0.005, ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',125, ... 'LearnRateDropFactor',0.2, ... 'Verbose',0, ... 'Plots','training-progress'); net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); Xall = wdata_origin(:, 1:end-1)'; Yall = wdata_origin(:, end)'; YPred = predict(net,Xall,'MiniBatchSize',1); rmse = mean((YPred(:)-Yall(:)).^2); figure subplot(2,1,1) plot(data_x(1:length(Yall)), Yall) hold on plot(data_x(1:length(Yall)),YPred,'.-') hold off legend(["Real" "Predict"]) ylabel("Data")

时间: 2023-11-29 18:05:11 浏览: 127

matlab基于深度学习的长短期记忆网络LSTM时间序列单步预测，含验证和预测未来第1期

1.文件含所有代码以及保存数据，代码含有部分注释。 2.时间序列预测，验证集评价指标为rmse、MAE、MAPE、R2计算值 3.本文的运行效果如下，不同的案例数据，不同优化参数效果是不一样，有问题提供免费咨询和售后服务。 4.使用版本为matlab2020a，低于该版本的打开代码会出现乱码，属于正常现象，私聊会进行解决，高于此版本不会出现问题。 5.不同电脑、不同版本的运算结果会出现不同，因为采取随机算子。 %% LSTM结构参数 options = trainingOptions('adam', ... % adam优化算法自适应学习率 'MaxEpochs',500,...% 最大迭代次数 'MiniBatchSize',10, ...%最小批处理数量 'GradientThreshold',1, ...%防止梯度爆炸 'InitialLearnRate',0.005, ...% 初始学习率 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',125, ...%125次后学习率下降

这段代码的作用是使用训练集 XTrain 和 YTrain 训练 LSTM 神经网络模型，并使用测试集 Xall 对模型进行评估。其中，使用 Adam 优化器，共训练 200 个 epoch，每个 epoch 的梯度阈值为 1，初始学习率为 0.005，采用分段式学习率调度策略，每 125 个 epoch 降低学习率的因子为 0.2。训练结束后，使用训练好的模型对所有数据进行预测，并计算预测值与真实值之间的均方根误差（RMSE）。最后，绘制出真实值与预测值的对比图。

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